import gradio as gr
#from huggingface_hub import InferenceClient
import openai
from markdown import markdown
from markdownify import markdownify

openai.base_url = "https://text.pollinations.ai/openai"
openai.api_key = "aaa"

"""
For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
"""
#client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")


def respond(
    message,
    history: list[tuple[str, str]],
    max_tokens,
    temperature,
    top_p,
):
    system_message = """Привет! Ты должен рисовать и править рисунки по запросу пользователя. Для генерации ты должен написать промпт на английском для ИИ который будет генерировать картинку. Чтобы отобразить картинку в сообщении в месте где должна быть картинка напиши ![](https://image.pollinations.ai/prompt/{prompt}) где {prompt} Твой промпт. ГОВОРИ ПО-АНГЛИЙСКИ!"""
    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]

    for val in history:
        if val[0]:
            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
        if val[1]:
            messages.append({"role": "assistant", "content": markdownify(val[1]}))

    messages.append({"role": "user", "content": message})

    response = ""

    response = openai.chat.completions.create(messages=messages, model="openai").choices[0].message.content
    return markdown(response)


"""
For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
"""
demo = gr.ChatInterface(
    respond,
    additional_inputs=[
        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
        gr.Slider(
            minimum=0.1,
            maximum=1.0,
            value=0.95,
            step=0.05,
            label="Top-p (nucleus sampling)",
        ),
    ],
)


if __name__ == "__main__":
    demo.launch()